Яндекс патентует метод автоматического выбора «срочных новостей» для отправки Push-уведомлений. Система рассчитывает «Оценку Значимости» новости, комбинируя два ключевых фактора: авторитетность источника (определяемую по объему его трафика, измеренного через сервисы Яндекса) …
Патенты Яндекс
Яндекс патентует метод повышения качества данных, получаемых от краудсорсинговых платформ (например, Толока). Система анализирует историю поведения асессора (время выполнения, характер взаимодействий) и использует ML-модель для предсказания вероятности ошибки в конкретном …
Яндекс патентует метод улучшения качества данных, используемых для обучения ключевых ML-алгоритмов (включая ранжирование и метрики качества). Система анализирует согласованность ответов асессоров и их индивидуальные оценки качества. На основе этого вычисляется …
Яндекс патентует механизм добавления интерактивных кнопок (например, «Купить билет») непосредственно в сниппет результата поиска. Система использует специальный реестр для связи веб-ресурса с конкретной транзакционной платформой. Это позволяет пользователю совершить покупку …
Яндекс использует систему приоритизации (Triage Server) для управления индексацией. Сразу после сканирования страницы система предсказывает ее будущую полезность как «свежего» результата (Importance Score) на основе доступных разреженных данных. Если оценка …
Яндекс патентует метод оптимизации хранения и поиска документов (Semantic Sharding). Система использует машинное обучение (нейросеть) для генерации векторов документов и запросов так, чтобы их близость отражала релевантность. Документы с похожими …
Яндекс использует алгоритм для группировки близко расположенных и связанных точек интереса (POI) на картах. Система анализирует географическую близость, плотность объектов и текстовые описания для выявления связи. Затем она определяет иерархию …
Яндекс использует систему для объединения связанных Точек Интереса (POI) в одну «Комплексную Точку Интереса» для снижения визуального шума. Система анализирует географическую близость, плотность объектов в регионе и текстовые связи (взаимные …
Яндекс патентует метод автоматического реферирования контента (текст, аудио, видео). Система сегментирует контент, оценивает «полезность» (Utility) каждого фрагмента и определяет смысловые зависимости (Linkage) между ними. В резюме (например, сниппет) включаются не …
Яндекс патентует метод персонализации товарных рекомендаций на E-commerce платформах (например, Яндекс.Маркет). Система сначала определяет товары, которые часто покупают вместе (Взаимная Популярность). Затем она использует две отдельные ML-модели для оценки интереса …
Яндекс патентует метод создания интерактивных карточек объектов на SERP. Система распознает разные аспекты (компоненты) объекта, например, «Биография» и «Фильмография». Она добавляет интерактивные фильтры (исполнительные элементы), позволяющие пользователю уточнить интент и …
Яндекс использует машинное обучение для анализа новостных статей и прогнозирования вероятности того, что пользователь захочет найти дополнительную информацию об упомянутых сущностях (людях, местах, событиях). Система анализирует исторические данные о поведении …
Яндекс патентует метод повышения достоверности автоматически сгенерированных сводок (Карточек Объектов). Система проверяет фактическую точность отдельного сниппета, анализируя, подтверждается ли он другими сниппетами в той же сводке (внутренняя согласованность). Для этого …
Яндекс патентует метод обучения нейросети (ANN) для создания единого краткого ответа (например, для Алисы) путем суммаризации нескольких сниппетов из поисковой выдачи. Ключевая технология — «маска ограничения внимания» (attention-limiting mask). Она …
Яндекс патентует метод повышения качества данных, используемых для обучения алгоритмов ранжирования (включая Proxima). Система анализирует оценки, полученные от краудсорсинговых асессоров (например, в Толоке), и выявляет когнитивные искажения, вызванные нерелевантными факторами …
Яндекс патентует метод повышения разнообразия поисковых подсказок и связанных запросов. Система генерирует кандидатов и использует специальную модель (например, DSSM), чтобы предсказать, приведут ли два разных запроса к одинаковым результатам поиска …
Яндекс патентует метод обучения ранжирующих моделей (например, CatBoost), позволяющий напрямую оптимизировать сложные метрики качества (NDCG, ERR), которые обычно не поддаются стандартным методам градиентного бустинга. Для этого в процессе обучения в …
Яндекс патентует метод клиентской отрисовки объектов (POI) на картах, который определяет финальную видимость результатов локального поиска. Система использует ранг объекта и уровень масштабирования для назначения визуального стиля метки. Алгоритм разрешает …
Яндекс патентует систему для новостных агрегаторов, которая анализирует текст статьи и предсказывает вероятность того, что пользователь захочет найти дополнительную информацию об упомянутых объектах (людях, местах). Система обучается на исторических данных …
Яндекс патентует способ эффективной обработки разнотипных данных (числовых и категориальных) для использования в древовидных моделях машинного обучения (вероятно, CatBoost). Система преобразует эти данные в единый хэшированный комплексный вектор. Это позволяет …